基于深度学习的智能推荐技术研究

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基于深度学习的智能推荐技术研究

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基于深度学习的智能推荐技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
第一章绪论	第12-26页
1.1 研究工作的背景与意义	第12-18页
1.2 研究现状	第18-22页
1.3 研究内容与贡献	第22-24页
1.4 论文结构	第24-26页
第二章相关模型	第26-36页
2.1 传统协同过滤模型	第26-35页
2.1.1 基于邻域的协同过滤	第26-28页
2.1.2 基于矩阵分解的协同过滤	第28-29页
2.1.3 基于神经网络的协同过滤技术	第29-32页
2.1.3.1 基于受限玻尔兹曼机的协同过滤	第30-32页
2.1.4 常用的深度学习模型	第32-35页
2.1.4.1 多层感知机	第32-33页
2.1.4.2 回复式神经网络	第33-34页
2.1.4.3 注意力模型	第34-35页
2.2 本章小节	第35-36页
第三章基于前馈神经网络的深度学习推荐模型	第36-65页
3.1 引言	第36-38页
3.2 模型整体框架	第38-39页
3.3 特征学习模型	第39-47页
3.3.1 基于共现的特征学习模型	第40-44页
3.3.1.1 受限模型（CM）	第42-43页
3.3.1.2 评分独立模型（RIM）	第43-44页
3.3.2 优化方法	第44-46页
3.3.3 比较和讨论	第46-47页
3.4 预测神经网络	第47-53页
3.4.1 网络整体架构	第47-49页
3.4.2 当前视角的特征提取子网络	第49-51页
3.4.2.1 面向CM特征的全连接特征提取层	第50页
3.4.2.2 面向RIM特征的卷积特征提取层	第50-51页
3.4.3 历史视角的特征提取子网络	第51-52页
3.4.3.1 面向CM特征的在历史视角下的全连接特征提取层	第51-52页
3.4.3.2 面向RIM特征的在历史视角下的卷积特征提取层	第52页
3.4.4 训练方法	第52-53页
3.5 实验	第53-64页
3.5.1 评估数据集	第53页
3.5.2 特征向量的分析	第53-56页
3.5.2.1 特征的可视化	第54页
3.5.2.2 相似性分析	第54-56页
3.5.3 评分预测结果和分析	第56-59页
3.5.3.1 评估标准	第56页
3.5.3.2 实验设置	第56-57页
3.5.3.3 比较方法	第57页
3.5.3.4 结果和比较	第57-59页
3.5.4 Top-N推荐结果和分析	第59-61页
3.5.4.1 评测标准和设置	第59-60页
3.5.4.2 比较方法	第60页
3.5.4.3 结果和比较	第60-61页
3.5.5 不同视角的影响	第61页
3.5.6 特征转换层的影响	第61-62页
3.5.7 特征学习模型的影响	第62-63页
3.5.8 规模和收敛性分析	第63-64页
3.6 本章小结	第64-65页
第四章基于产品间注意力关系的推荐模型	第65-90页
4.1 引言	第65-67页
4.2 基于注意力机制的神经网络推荐模型	第67-73页
4.2.1 基于邻域的协同过滤模型	第68页
4.2.2 基于注意力的协同过滤模型	第68-71页
4.2.3 注意力丢弃机制	第71-72页
4.2.4 训练方法	第72-73页
4.3 实验	第73-89页
4.3.1 评估数据集	第74页
4.3.2 评测标准	第74-75页
4.3.3 模型参数设置	第75页
4.3.4 评分预测比较和分析	第75-78页
4.3.4.1 比较方法	第75-76页
4.3.4.2 比较和分析	第76-78页
4.3.5 不同参数的影响	第78-81页
4.3.5.1 邻域大小和嵌入向量维度的影响	第78-79页
4.3.5.2 正则化对模型性能的影响	第79-81页
4.3.5.3 优化方法的影响	第81页
4.3.6 解释性分析	第81-83页
4.3.7 注意力的分析	第83-86页
4.3.7.1 注意力的有效性	第83-84页
4.3.7.2 用户历史产品多少对注意力的影响	第84-85页
4.3.7.3 注意力和预测精度之间的关系	第85-86页
4.3.8 注意力丢弃机制分析	第86-88页
4.3.8.1 注意力丢弃机制的影响	第86-87页
4.3.8.2 注意力丢弃比例的影响	第87-88页
4.3.9 运行效率分析	第88-89页
4.4 本章小节	第89-90页
第五章基于深度强化学习的长期推荐模型	第90-118页
5.1 引言	第90-92页
5.2 相关工作	第92-93页
5.3 总体框架	第93-95页
5.4 环境与交互	第95-97页
5.5 推荐智能体	第97-102页
5.5.1 冷启动模型	第98-101页
5.5.2 热启动模型	第101-102页
5.6 模型训练	第102-105页
5.6.1 强化学习	第102-104页
5.6.2 监督学习	第104-105页
5.7 实验	第105-117页
5.7.1 评估数据集和实验设置	第105-106页
5.7.2 基准方法	第106-107页
5.7.3 冷启动模型实验对比	第107-109页
5.7.4 热启动模型对比实验	第109-110页
5.7.5 长期预测性能对比	第110-111页
5.7.6 反馈的影响	第111页
5.7.7 EMGRU的影响	第111-113页
5.7.8 收敛性分析	第113页
5.7.9 推荐行为分析	第113-114页
5.7.10 动态推荐分析	第114-117页
5.8 本章小结	第117-118页
第六章全文总结与展望	第118-120页
6.1 全文总结	第118-119页
6.2 后续工作展望	第119-120页
致谢	第120-121页
参考文献	第121-136页
攻读博士学位期间取得的成果	第136页

本篇论文共136页，点击这进入下载页面。

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